基于AI分析的人体量化指标实时监测分析设备、系统及方法

本公开涉及临床医疗监测，尤其涉及一种基于ai分析的人体量化指标实时监测分析设备、系统及方法和电子设备。

背景技术：

1、人体量化指标分析，即实时分析人体的生命体征，运动指数，蛋白质，脂肪，碳水化合物，水电解质等含量，以及日常作息睡眠，情绪应急变化等情况进行监测。通过对数据的实时分析，提醒人们健康的饮食，运动，作息规律，从而保障人们健康的饮食和生活方式，异常时能及时提供报警和警示提醒，对于心血管等早期急症能有效识别和干预，为预防医学，健康生活提供保障等等。

2、目前的临床分析实施方案，要分析人体中蛋白质、碳水化合物、脂肪、水电解质的含量，通常可以采用以下几种方法：

3、1.血液测试：通过抽取静脉血液样本，可以分析出血液中的各种营养成分和电解质含量。这是一种常见的体检方法，可以用来评估一个人的营养状况和身体健康状况。

4、2.尿液测试：尿液中的成分可以反映出血液中的营养成分和水分状态。通过收集尿液样本并进行分析，可以了解一个人体内的水分、蛋白质、糖分和其他物质的代谢情况。

5、3.唾液测试：唾液中的成分也可以反映出一个人的身体健康状况。通过收集唾液样本并进行分析，可以了解一个人体内的激素水平、免疫反应和其他生物标志物的情况。

6、因此，从现有的测试技术来看，首先，主要是人工体检的方式来获取患者的人体量化指标并进行人工分析，其效率低下，需要占用患者和医护人员较多时间；其次，对于采集的人体量化指标，项目较少，仅仅是体液的检测分析，缺乏对人们健康进行表征的参数，比如皮肤电、心率、情绪等生理数据，缺乏主观性的人体表征数据进行人体量化指标分析，因此无法综合反应患者的健康数据。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本技术提出一种基于ai分析的人体量化指标实时监测分析设备、系统及方法和电子设备。

2、本技术一方面，提出一种基于ai分析的人体量化指标实时监测分析设备，包括运动手环，所述运动手环上集成有：

3、生物传感器，用于监测人体中血液的水电解质含量和营养成分；

4、心率传感器，用于监测心率数据；

5、gsr皮肤电传感器，用于监测皮肤电数据；

6、mcu芯片，用于处理生物传感器、心率传感器和gsr皮肤电传感器的监测数据，并分别转发至电子屏和通信模块；

7、电子屏，用于显示各种监测数据；

8、通信模块，用于将各种监测数据传输至院内网关，由院内网关上报至后台服务器上的健康监测系统；

9、电源模块，用于供电；

10、所述生物传感器、心率传感器、gsr皮肤电传感器、电子屏、通信模块和电源模块，分别与所述mcu芯片电连接。

11、作为本技术的一可选实施方案，可选地，所述生物传感器，包括：

12、传感探头，用于刺入人体组织，采集并接收血液；

13、传感元件，用于分析血液中的水电解质含量和营养成分；

14、传感芯片ecu，用于处理数据，并转发至所述mcu芯片；

15、所述传感探头和所述传感元件，分别与所述传感芯片ecu电连接；

16、所述传感芯片ecu与所述mcu芯片电连接，由所述mcu芯片供电。

17、本技术另一方面，提出一种基于ai分析的人体量化指标实时监测分析系统，包括：

18、基于ai分析的人体量化指标实时监测分析设备，用于采集用户的血液的水电解质含量和营养成分、心率数据、皮肤电数据，并按照采样频率上报至后台服务器上的健康监测系统；

19、智能终端，用于通过预设的情绪体验报表，采集用户的情绪体验数据，并按照采样频率上报至后台服务器上的健康监测系统；

20、多模态脑电采集系统，用于采集用户的多模态脑电数据，并按照采样频率上报至后台服务器上的健康监测系统；

21、后台服务器，用于通过所述健康监测系统，按时对用户血液的水电解质含量和营养成分、心率数据、皮肤电数据、情绪体验数据以及多模态脑电数据，进行实时监控，并基于预设的ai决策分析模型，综合决策并输出用户的健康预测和干预措施；

22、所述基于ai分析的人体量化指标实时监测分析设备、智能终端和多模态脑电采集系统，分别与所述后台服务器通信连接。

23、作为本技术的一可选实施方案，可选地，还包括：

24、后台数据库，用于实时存储用户的各项监测数据，包括：血液的水电解质含量和营养成分、心率数据、皮肤电数据、情绪体验数据以及多模态脑电数据，并按照采样频率对数据库进行数据全量更新；以及，存储与各项监测数据相匹配的疾病预防干预措施；

25、疾病数据库，用于存储各项疾病资料。

26、作为本技术的一可选实施方案，可选地，所述后台服务器，还用于：

27、根据实时采集的用户血液的水电解质含量和营养成分，生成动态数据表，用于记录实时的水电解质含量和营养成分数据表；

28、根据实时采集的用户的心率数据、皮肤电数据、情绪体验数据以及多模态脑电数据，构建各个数据与实时时间之间的动态拟合曲线，生成相应的：

29、心率曲线、皮肤电曲线、情绪体验曲线和脑电曲线；

30、将所述动态数据表和所述动态拟合曲线，发送并展示在所述智能终端上，供用户参考。

31、作为本技术的一可选实施方案，可选地，所述ai决策分析模型，用于：

32、识别各项监测数据，判断患者的所述监测数据，是否触发所述疾病数据库中的各项疾病资料：

33、若触发，则从所述疾病数据库中匹配找到与各项监测数据相匹配的疾病资料；

34、以及，

35、根据所匹配的疾病，从所述后台数据库中找到对应的疾病预防干预措施；

36、以及，

37、将所述疾病资料和对应的所述疾病预防干预措施；发送并展示在所述智能终端上，供用户参考；

38、反之放弃。

39、本技术另一方面，还提出一种实施所述基于ai分析的人体量化指标实时监测分析系统的方法，包括如下步骤：

40、基于ai分析的人体量化指标实时监测分析设备，采集用户的血液的水电解质含量和营养成分、心率数据、皮肤电数据，并按照采样频率上报至后台服务器上的健康监测系统；

41、通过智能终端，用户填写预设的情绪体验报表，采集用户的情绪体验数据，并按照采样频率上报至后台服务器上的健康监测系统；

42、利用佩戴的多模态脑电采集系统采集用户的多模态脑电数据，并按照采样频率上报至后台服务器上的健康监测系统；

43、后台服务器通过所述健康监测系统，按时对用户血液的水电解质含量和营养成分、心率数据、皮肤电数据、情绪体验数据以及多模态脑电数据，进行实时监控，并基于预设的ai决策分析模型，综合决策并输出用户的健康预测和干预措施。

44、本技术另一方面，还提出一种电子设备，包括：

45、处理器；

46、用于存储处理器可执行指令的存储器；

47、其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现所述的方法。

48、本发明的技术效果：

49、本技术通过ai分析对用户的人体量化指标进行实时监测，实时分析人体的生命体征，运动指数，蛋白质，脂肪，碳水化合物，水电解质等含量，以及日常作息睡眠，情绪应急变化等情况进行监测和数据采集；数据预处理，以及通过算法对疾病数据进行分析、预警监控和智能分析预测，并输出相应的疾病预防干预措施，为用户提供全面而综合的健康管理报告，可以减少前往医院进行体检和占用医护人员时间。通过疾病预测，从生理特征以及主观性的物理特征综合进行监控，能够综合反应用户的健康问题，及时进行疾病预测和干预，综合为病人提供疾病预测干预。

50、根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。